Excel y la quimica

Aplicación de Excel a la química

Cuando realizamos medidas de una población, en ausencia de errores sistemáticos, éstas pueden tomar cualquier valor en torno al valor verdadero o media de la población, dependiendo de la desviación estándar de la misma (del error aleatorio puro).

Si se dispusiera de todas las medidas y se representasen las frecuencias con que aparece cada valor, frente a los propios valores, se podría ver la distribución de los datos en torno a la media de la población.

En las condiciones mencionadas se obtiene una distribución normal o gaussiana como la de la figura.

Si dispusiésemos de una serie de medias, cada una obtenida de una serie de medidas individuales, se observaría que estas medias se encuentran más agrupadas en torno a µ que las medidas individuales.

La distribución de todas las medias muestrales posibles se denomina distribución muestral de la media o distribución en el muestreo de la media.

Su media es la misma que la media de la población original. Su desviación estándar se denomina error estándar de la media (e.e.m.). Existe una relación matemática exacta entre el e.e.m. y la desviación estándar, σ, de la población: e.e.m.= σ/ n . A mayor n, menor será el e.e.m. y menor la dispersión de las medias muestrales en torno a µ.

El e.e.m. nos da una medida de la variabilidad de x , además, aunque la distribución de las medidas no sea una distribución normal, la distribución de las medias muestrales tiende a serlo a medida que aumenta n. Esto se conoce como la teoría del Límite Central. Se asume que las medias de muestras muy pequeñas (<5) se distribuyen normalmente